一个算子在深度学习框架中的旅程

撰文｜赵露阳

算子即Operator，这里简称op。op是深度学习的基础操作，任意深度学习框架中都包含了数百个op，这些op用于各种类型的数值、tensor运算。

在深度学习中，通过nn.Module这样搭积木的方式搭建网络，而op就是更基础的，用于制作积木的配方和原材料。

譬如如下的一个demo网络：

import oneflow as torch                  class TinyModel(torch.nn.Module):

    def __init__(self):
        super(TinyModel, self).__init__()

        self.linear1 = torch.nn.Linear(100, 200)
        self.activation = torch.nn.ReLU()
        self.linear2 = torch.nn.Linear(200, 10)
        self.softmax = torch.nn.Softmax()

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.linear2(x)
        x = self.softmax(x)
        return xtinymodel = TinyModel()print('The model:')print(tinymodel)

从结构来看，这个网络是由各种nn.Module如Linear、ReLU、Softmax搭建而成，但从本质上，这些nn.Module则是由一个个基础op拼接，从而完成功能的。这其中就包含了Matmul、Relu、Softmax等op。 在OneFlow中，对于一个已有op，是如何完成从Python层->C++层的调用、流转和执行过程？本文将以

output = flow.relu(input)

为例，梳理一个op从Python -> C++执行的完整过程。

首先，这里给出一个流程示意图：

下面，将分别详细从源码角度跟踪其各个环节。

1

Binding

这里，binding是指Python和C++代码的绑定。通常，我们用Python搭建网络，训练模型，调用函数完成各种操作。实际上，这些函数通常在Python层只是一层wrapper，底层实现还是通过C++代码完成的，那么Python -> C++是如何调用的？这就需要用到Python和C++的绑定。

在深度学习框架的实现中，即可以用Python原生的C API，也可以通过pybind11来完成函数绑定，在OneFlow中，二者均有使用，譬如：

• oneflow/api/python/framework/tensor.cpp

• oneflow/api/python/framework/tensor_functions.cpp

中涉及到的 tensor.xxx 方法都是通过Python C API完成了函数绑定；

• oneflow/core/functional/functional_api.yaml

中定义的诸多 flow.xxx 方法则是通过pybind实现的绑定。这里关于Python C API和pybind不做过多介绍，具体用法可以参考相应文档：

• https://docs.python.org/zh-cn/3.8/c-api/index.html

• https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/index.html

下面我们回到flow.relu方法，我们在Python层调用的flow.relu实际是调用了在

python/oneflow/__init__.py

中定义的oneflow._C.relu。 _C表示其实现位于底层C++。和PyTorch类似，我们也基于.yaml定义了一套接口导出及code gen的规则，譬如在 functional_api.yaml 中，我们可以看到Relu的导出接口的函数签名：

- name: "relu"
  signature: "Tensor (Tensor x, Bool inplace=False) => Relu"
  bind_python: True

从yaml定义可以看出，flow._C.relu 接收两个参数，tensor和一个bool值，其绑定了C++的Relu方法，函数返回值也是tensor。实际上，在OneFlow编译时，会通过执行

tools/functional/generate_functional_api.py

这个文件，对 functional_api.yaml 进行解析和代码生成，动态生成C++的.h和.cpp文件。

• build/oneflow/core/functional/functional_api.yaml.h

• build/oneflow/core/functional/functional_api.yaml.cpp

并在.cpp文件中调用相应的functor完成C++层面的函数调用。这里，还是以flow._C.relu为例，其对应的functor定义位于oneflow/core/functional/impl/activation_functor.cpp:

class ReluFunctor {
 public:
  ReluFunctor() { op_ = CHECK_JUST(one::OpBuilder("relu").Input("x", 1).Output("y", 1).Build()); }
  Maybe<Tensor> operator()(const std::shared_ptr<Tensor>& x, bool inplace) const {
    ...
  }

 private:
  std::shared_ptr<OpExpr> op_;
};

‍

ReluFunctor通过

ONEFLOW_FUNCTION_LIBRARY(m) {
  m.add_functor<impl::ReluFunctor>("Relu");
  ...
}

完成functor的注册，注册成functional接口后，在Python层flow._C.relu就完成了和“Relu”的绑定。同时，这个函数在C++中也可以通过functional::Relu直接调用。

2

Functor

Functor不仅是Python -> C++交互的核心，也是op调用、输入参数推导和检查的第一站。通常，各种op在functor层需要完成对输入tensor的shape、dtype、维度、元素个数等各种check，以及对op特有的逻辑进行解析和处理。Relu Functor代码如下：

class ReluFunctor {
 public:
  ReluFunctor() { op_ = CHECK_JUST(one::OpBuilder("relu").Input("x", 1).Output("y", 1).Build()); }
  Maybe<Tensor> operator()(const std::shared_ptr<Tensor>& x, bool inplace) const {
    if (inplace) {
      JUST(CheckInplaceValid(x));
      std::shared_ptr<TensorTuple> outputs = std::make_shared<TensorTuple>(1);
      outputs->at(0) = x;
      JUST(OpInterpUtil::Dispatch(*op_, {x}, outputs.get(), AttrMap{}));
      return outputs->at(0);
    } else {
      return OpInterpUtil::Dispatch<Tensor>(*op_, {x});
    }
  }

 private:
  std::shared_ptr<OpExpr> op_;
};

可以看见，ReluFunctor是比较简单的，其定义了一个私有变量

std::shared_ptr<OpExpr> op_;

这个op_即需要执行的Relu op，通过OpBuilder进行构建；functor的operator()内部，根据是否inplace走到2个不同分支，并最终通过OpInterpUtil::Dispatch()将op、输入tensor和参数派发至Interpreter处理。

3

Dispatch

各种op在functor中完成check和逻辑处理后，大多需要通过OpInterpUtil::Dispatch() 进行派发，其目的地是Interpreter。在Interpreter中，将会对op进行更进一步的处理。在oneflow/core/framework/op_interpreter/op_interpreter_util.h 中，我们可以看见多种重载的Dispatch模板代码：

class OpInterpUtil {
 public:
  template<typename T>
  static Maybe<T> Dispatch(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs, const AttrMap& attrs) {
    return Dispatch<T>(op_expr, inputs, OpExprInterpContext(attrs));
  }

  template<typename T>
  static Maybe<T> Dispatch(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs) {
    return Dispatch<T>(op_expr, inputs, OpExprInterpContext(AttrMap{}));
  }

  template<typename T>
  static Maybe<T> Dispatch(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
                           const OpExprInterpContext& ctx);

  static Maybe<void> Dispatch(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
                              TensorTuple* outputs, const AttrMap& attrs) {
    return Dispatch(op_expr, inputs, outputs, OpExprInterpContext(attrs));
  }

  static Maybe<void> Dispatch(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
                              TensorTuple* outputs) {
    return Dispatch(op_expr, inputs, outputs, OpExprInterpContext(AttrMap{}));
  }

  static Maybe<void> Dispatch(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
                              TensorTuple* outputs, const OpExprInterpContext& ctx);

这些重载，是为了应对不同的输入、输出以及OpExprInterpContext的情况。譬如这个OpExprInterpContext是op在Interpreter中所需的上下文，可能携带op计算所需要的属性(如conv2d op所需要的kernel_size、padding等)、device、sbp、parallel等描述信息。这些重载的Dispatch最终都会走到：

/* static */ Maybe<void> OpInterpUtil::Dispatch(
    const OpExpr& op_expr, 
    const TensorTuple& inputs,             
    TensorTuple* outputs,
    const OpExprInterpContext& ctx) {
  return JUST(GetInterpreter(inputs, ctx, op_expr))->Apply(op_expr, inputs, outputs, ctx);
}

Dispatch至此，剩下的就要交给Interpreter了。

4

Interpreter

Get Interpreter

这里先看看GetInterpreter，这里其实就是获取所需的Interpreter，来负责op接下来的执行。省略check相关的逻辑，主要代码如下：oneflow/core/framework/op_interpreter/op_interpreter_util.cpp

Maybe<AutogradInterpreter> GetInterpreter(const TensorTuple& inputs, const OpExprInterpContext& ctx,
                                          const OpExpr& op_expr) {
  static const auto& g_lazy_interpreter = BuildLazyInterpreter();
  static const auto& g_eager_consistent_interpreter = BuildEagerInterpreter(/*is_mirrored=*/false);
  static const auto& g_eager_mirrored_interpreter = BuildEagerInterpreter(/*is_mirrored=*/true);
  if (!LazyMode::is_enabled()) {
    if (inputs.empty()) {
      if (ctx.parallel_desc.has_value()) {
        JUST(ctx.nd_sbp);
        CHECK_OR_RETURN(!ctx.device.has_value());
        return g_eager_consistent_interpreter;
      } else {
        CHECK_OR_RETURN(!ctx.nd_sbp.has_value());
        return g_eager_mirrored_interpreter;
      }
    } else {
      if (inputs.at(0)->is_consistent()) {
        ...
        return g_eager_consistent_interpreter;
      } else {
        ...
        return g_eager_mirrored_interpreter;
      }
    }
    UNIMPLEMENTED_THEN_RETURN();
  }
  return g_lazy_interpreter;
}

通过上面的逻辑可以看出，Interpreter大体上分为Eager Interpteter和Lazy Interpreter；其中Eager Interpteter又根据Eager Mirrored和Eager Consistent有所区别。具体就是以下3种子类实现：

• EagerMirroredInterpreter

• EagerConsistentInterpreter

• LazyInterpreter

普通的Eager mode下（无论是单卡还是DDP的情况）都会走到 EagerMirroredInterpreter 的逻辑；在普通Eager Mode之外，为输入tensor设置了sbp、placement则会进入到EagerConsistentInterpreter的逻辑；在Lazy Mode时（使用nn.Graph），则会进入到LazyInterpreter。

下面，我们看下这3种Interpreter的构建：

std::shared_ptr<AutogradInterpreter> BuildEagerInterpreter(const bool& is_mirrored) {
  std::shared_ptr<OpExprInterpreter> internal;
  if (is_mirrored) {
    internal = std::make_shared<EagerMirroredInterpreter>();
  } else {
    internal = std::make_shared<EagerConsistentInterpreter>();
  }
  return std::make_shared<AutogradInterpreter>(internal);
}

std::shared_ptr<AutogradInterpreter> BuildLazyInterpreter() {
  auto internal = std::make_shared<LazyInterpreter>();
  return std::make_shared<AutogradInterpreter>(internal);
}

可见，这3种Interpreter构建完成后，都会以私有变量internal的形式，参与AutogradInterpreter的构建，并最终返回AutogradInterpreter。

class AutogradInterpreter {
 public:
  AutogradInterpreter() = delete;
  AutogradInterpreter(const std::shared_ptr<OpExprInterpreter>& internal) : internal_(internal) {}

  virtual ~AutogradInterpreter() = default;

  Maybe<void> Apply(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs, TensorTuple* outputs,
                    const AttrMap& attrs) const {
    return Apply(op_expr, inputs, outputs, OpExprInterpContext(attrs));
  }

  Maybe<void> Apply(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs, TensorTuple* outputs) const {
    return Apply(op_expr, inputs, outputs, OpExprInterpContext(AttrMap{}));
  }

  Maybe<void> Apply(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs, TensorTuple* outputs,
                    const OpExprInterpContext& ctx) const;

 private:
  std::shared_ptr<OpExprInterpreter> internal_;
};

Apply()

通过上面我们知道，EagerMirroredInterpreter、EagerConsistentInterpreter和LazyInterpreter都将为其包裹上AutogradInterpreter的壳，通过AutogradInterpreter触发Apply的调用。顾名思义，AutogradInterpreter的作用主要是和autograd相关，其主要为eager mode下前向的op节点插入对应的用于反向计算grad的节点。

我们看看这部分代码，关键部分的作用在注释里给出：

Maybe<void> AutogradInterpreter::Apply(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
                                       TensorTuple* outputs, const OpExprInterpContext& ctx) const {
  // 判断是否需要计算梯度，如果处于GradMode的作用域切改op注册时没有禁用梯度
  // 则requires_grad的值根据输入tensor的requires_grad属性判断
  // any of input tensors requires_grad==True，则表示需要计算梯度
  bool requires_grad = false;
  if (autograd::GradMode::is_enabled() && !JUST(op_expr.IsGradDisabled())) {
    requires_grad =
        std::any_of(inputs.begin(), inputs.end(),
                    [](const std::shared_ptr<Tensor>& tensor) { return tensor->requires_grad(); });
  }
// 这一坨逻辑比较丑陋，是因为近期支持了oneflow系统中支持了stride&&view机制
// 而大部分op尚未注册stride推导、尚未支持non-contiguous的输入tensor
// 所以需要在这对这部分op的输入进行强制转换，将其变为contiguous的
// NOTE: if this op not support stride, then need to tensor->contiguous()
#define HANDLE_NON_CONTIGUOUS_INPUT(tensor_tuple_ptr)                                       \
  TensorTuple tmp_inputs;                                                                   \
  if (!LazyMode::is_enabled() && !JUST(op_expr.SupportNonContiguous())) {                   \
    tmp_inputs.resize(inputs.size());                                                       \
    for (size_t i = 0; i < inputs.size(); i++) { tmp_inputs[i] = inputs[i]->contiguous(); } \
    tensor_tuple_ptr = &tmp_inputs;                                                         \
  }

  const TensorTuple* inputs_ptr = &inputs;
  HANDLE_NON_CONTIGUOUS_INPUT(inputs_ptr);

  // 这里是进行实际Interpreter执行的主要过程
  {
    autograd::AutoGradMode mode(false);
    JUST(internal_->Apply(op_expr, *inputs_ptr, outputs, ctx));
  }

  // 这里主要是为了eager mode下，且requires_grad==True的op，
  // 插入反向节点(AddNode)用于autograd，该节点包含反向梯度计算的方法(backward_fn)
  // Lazy mode will construct backward compute graph in passes, so disable autograd if lazy mode.
  std::shared_ptr<OpExprGradClosure> grad_closure(nullptr);
  if (requires_grad && !LazyMode::is_enabled()) {
    grad_closure = JUST(op_expr.GetOrCreateOpGradClosure());
    auto backward_fn = std::make_shared<BackwardFunction>();
    backward_fn->body = [=](const TensorTuple& out_grads, TensorTuple* in_grads,
                            bool create_graph) -> Maybe<void> {
      autograd::AutoGradMode mode(create_graph);
      JUST(grad_closure->Apply(out_grads, in_grads));
      return Maybe<void>::Ok();
    };
    backward_fn->status = [=]() { return grad_closure->state()->SavedTensors().size() > 0; };
    JUST(GetThreadLocalAutogradEngine()->AddNode(op_expr.op_type_name() + "_backward", backward_fn,
                                                 *inputs_ptr, outputs));
  }
  // Update outputs autograd meta
  // Note: if requires_grad is True, we will create a new autograd meta for each output
  // in `AddBackwardFuncPtr` to support inplace operation, so the update should after
  // `AddBackwardFuncPtr`
  for (auto& output : *outputs) {
    output->set_is_leaf(inputs_ptr->size() == 0 || !requires_grad);
    ...
    if (!output->requires_grad()) {
      JUST(output->set_requires_grad(
          requires_grad && IsSupportRequireGradDataType(output->dtype()->data_type())));
    }
  }
  // 捕获前向的inputs outputs，反向计算时可能用到
  if (requires_grad && !LazyMode::is_enabled()) {
    // Capture inputs and outputs after `AddBackwardFuncPtr` because of that grad function
    // node has been attached to them.
    JUST(grad_closure->Capture(*inputs_ptr, *outputs, ctx));
  }
  return Maybe<void>::Ok();
}

上面一坨逻辑有点多，让我们看一下重点，对于简单的Relu op，我们只需关注这部分代码：

// 这里是进行实际Interpreter执行的主要过程
  {
    autograd::AutoGradMode mode(false);
    JUST(internal_->Apply(op_expr, *inputs_ptr, outputs, ctx));
  }

这里，还是以上面的flow.relu为例，由于是简单的Eager Mode，所以实际会走到EagerInterpreter的Apply方法：

Maybe<void> EagerInterpreter::Apply(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
                                    TensorTuple* outputs, const OpExprInterpContext& ctx) const {
#define APPLY_IF(op_type)                                              \
  if (const auto* op = dynamic_cast<const op_type##Expr*>(&op_expr)) { \
    return ApplyImpl(*op, inputs, outputs, ctx);                       \
  }

  APPLY_IF(UserOp);
  APPLY_IF(VariableOp);
  APPLY_IF(CastToMirroredOp);
  APPLY_IF(CastFromMirroredOp);
  APPLY_IF(ConsistentToConsistentOp);
  APPLY_IF(CastToConsistentOp);
  APPLY_IF(CastFromConsistentOp);
  APPLY_IF(DistributeSplitOp);
  APPLY_IF(DistributeCloneOp);
  APPLY_IF(DistributeConcatOp);
  APPLY_IF(DistributeAddOp);
  APPLY_IF(FunctionOp);
  APPLY_IF(SelectTopNOp)
#undef APPLY_IF

  OF_UNIMPLEMENTED() << "The type " << op_expr.op_type_name()
                     << " has not been supported in EagerInterpreter::Apply.";
}

这里，通过宏定义APPLY_IF，增加了对不同类型op的分支处理。对于大多数用户来说，用到的op都是UserOp类型，所以这里实际上会走到这个分支中：

if (const auto* op = dynamic_cast<const UserOpExpr*>(&op_expr)) {
    return ApplyImpl(*op, inputs, outputs, ctx);
  }

再看看EagerMirroredInterpreter::ApplyImpl，位于

oneflow/core/framework/op_interpreter/eager_mirrored_op_interpreter.cpp：

Maybe<void> EagerMirroredInterpreter::ApplyImpl(const UserOpExpr& op_expr,
                                                const TensorTuple& inputs, TensorTuple* outputs,
                                                const OpExprInterpContext& ctx) const {
  return NaiveInterpret(op_expr, inputs, outputs, ctx);
}

其最终实现是NaiveInterpret。

NaiveInterpret

NaiveInterpret简单来说，主要用于做以下几件事：

• check input tensor的device是否一致

• 生成output tensor

• 为output tensor推导和检查shape/stride/dtype

• 构建op执行指令，并派发至vm

简化版的代码如下：

Maybe<void> NaiveInterpret(const UserOpExpr& user_op_expr, const TensorTuple& inputs,
                           const Symbol<Device>& default_device, TensorTuple* outputs,
                           const OpExprInterpContext& ctx) {
  const auto& attrs = ctx.attrs;
  std::shared_ptr<EagerBlobObjectList> input_eager_blob_objects =
      std::make_shared<EagerBlobObjectList>(inputs.size());
  // check devices
  for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
    const auto& input_device = JUST(inputs.at(i)->device());
    if (i > 0) {
      CHECK_OR_RETURN(*default_device == *input_device)
          << Error::RuntimeError()
          << "Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, "
          << default_device->ToString() << " (positional 0) and " << input_device->ToString()
          << " (positional " << i << ")!";
    }
    input_eager_blob_objects->at(i) = JUST(inputs.at(i)->eager_blob_object());
  }

  // make output tensors
  std::shared_ptr<EagerBlobObjectList> output_eager_blob_objects =
      std::make_shared<EagerBlobObjectList>(outputs->size());
  auto* output_tensor_metas = ThreadLocalDefaultOutputMutTensorMetas(outputs->size());
  for (int i = 0; i < outputs->size(); i++) {
    if (!outputs->at(i)) {
      const auto& tensor_impl = std::make_shared<EagerMirroredTensorImpl>();
      outputs->at(i) = std::make_shared<MirroredTensor>(tensor_impl);
      output_tensor_metas->at(i) = tensor_impl->mut_tensor_meta();
    } else {
      bool has_eager_blob_object = JUST(outputs->at(i)->has_eager_blob_object());
      CHECK_OR_RETURN(has_eager_blob_object);
      output_eager_blob_objects->at(i) = JUST(outputs->at(i)->eager_blob_object());
    }
  }
  Symbol<Stream> stream;
  bool need_check_mem_case = true;

  // Infer devices
  ...

  // Infer shapes strides dtype
  ...

  // 构建op执行指令，并派发至vm
  JUST(PhysicalRun([&](InstructionsBuilder* builder) -> Maybe<void> {
    return builder->LocalCallOpKernel(kernel, input_eager_blob_objects, output_eager_blob_objects,
                                      ctx, stream);
  }));
  return Maybe<void>::Ok();
}

Interpreter的终点是虚拟机（vm）。vm部分，是OneFlow比较独特的设计，内容很多，这里暂不展开了：） 可以简单理解，派发至vm后，此op将进入一个任务执行的队列，将会等待其vm的调度、执行。

5

Compute

在Interpreter将op执行指令派发至vm后，经过调度逻辑处理后，将会在

oneflow/core/eager/opkernel_instruction_type.cpp

被触发执行，核心代码如下：

static inline void OpKernelCompute(
    LocalCallOpKernelPhyInstrOperand* operand,
    DeviceCtx* device_ctx, user_op::OpKernelState* state,
    const user_op::OpKernelCache* cache) {

    auto* opkernel = operand->mut_opkernel();
    auto* compute_ctx =
        opkernel->UpdateComputeContext(operand->inputs().get(), operand->outputs().get(),
                                       operand->consistent_tensor_infer_result().get(), device_ctx);
    ...
    operand->user_opkernel()->Compute(compute_ctx, state, cache);
    opkernel->UpdateComputeContext(nullptr, nullptr, nullptr, nullptr);
}

其中，

operand->user_opkernel()->Compute(compute_ctx, state, cache);

将触发op kernel的实际执行。通常来说，op的kernel实现根据device的不同，会派发到不同的实现，其一般都位于：

oneflow/user/kernels/xxx_kernel.cpp

或

oneflow/user/kernels/xxx_kernel.cu

这里的Relu op相对比较特殊，是用primitive实现的（primitive也是oneflow中一种独特的设计，有着良好的抽象和可组合性），具体这个UnaryPrimitive就是elementwise unary的模板+UnaryFunctor的组合。其调用链如下：

UnaryPrimitiveKernel

class UnaryPrimitiveKernel final : public user_op::OpKernel, public user_op::CudaGraphSupport {
 public:
  OF_DISALLOW_COPY_AND_MOVE(UnaryPrimitiveKernel);
  UnaryPrimitiveKernel() = default;
  ~UnaryPrimitiveKernel() = default;

  using PrimitiveFactoryFuncType = std::function<std::unique_ptr<ep::primitive::ElementwiseUnary>(
      user_op::KernelComputeContext*)>;

  UnaryPrimitiveKernel(const std::string& output_name, const std::string& input_name,
                       PrimitiveFactoryFuncType fn)
      : output_name_(output_name),
        input_name_(input_name),
        primitive_factory_func_(std::move(fn)) {}

 private:
  using user_op::OpKernel::Compute;
  void Compute(user_op::KernelComputeContext* ctx) const override {
    auto primitive = primitive_factory_func_(ctx);
    CHECK(primitive);

    const user_op::Tensor* input_tensor = ctx->Tensor4ArgNameAndIndex(input_name_, 0);
    ...
    const int64_t elem_cnt = input_shape.elem_cnt();

    if (elem_cnt != 0) {
      primitive->Launch(ctx->stream(), input_tensor->dptr(), output_tensor->mut_dptr(), elem_cnt);
    }
  }
  bool AlwaysComputeWhenAllOutputsEmpty() const override { return false; }

  std::string output_name_;
  std::string input_name_;
  PrimitiveFactoryFuncType primitive_factory_func_;
};

‍

ep::primitive::ElementwiseUnary

template<UnaryOp unary_op, typename Src, typename Dst>
class ElementwiseUnaryImpl : public ElementwiseUnary {
 public:
  OF_DISALLOW_COPY_AND_MOVE(ElementwiseUnaryImpl);
  ElementwiseUnaryImpl(Scalar attr0, Scalar attr1) : attr0(attr0), attr1(attr1) {}
  ~ElementwiseUnaryImpl() override = default;

  void Launch(Stream* stream, const void* src_ptr, void* dst_ptr, size_t count) override {
    CpuStream* cpu_stream = stream->As<CpuStream>();

    Dst* dst = reinterpret_cast<Dst*>(dst_ptr);
    const Src* src = reinterpret_cast<const Src*>(src_ptr);
    auto functor = UnaryFunctor<DeviceType::kCPU, unary_op, Dst, Src>(attr0, attr1);
    cpu_stream->ParallelFor(0, count, [functor, src, dst](int64_t begin, int64_t end) {
      for (int64_t i = begin; i < end; i++) { dst[i] = functor(src[i]); }
    });
  }

 protected:
  Scalar attr0, attr1;
};

UnaryFunctor

这个UnaryFuntor根据不同的Unaray op类型，特化出不同的具体functor实现，具体到Relu op，其实现位于

oneflow/core/ep/common/primitive/unary_functor.h：

template<DeviceType device, typename Dst, typename Src>
struct UnaryFunctor<device, UnaryOp::kRelu, Dst, Src> {
  UnaryFunctor(Scalar attr0, Scalar attr1) {}

  OF_DEVICE_FUNC Dst operator()(Src src) const {
    const Src zero_val = static_cast<Src>(0.0);
    if (src <= zero_val) {
      return static_cast<Dst>(zero_val);
    } else {
      return static_cast<Dst>(src);
    }
  }
};

至此，我们已经完成了一个op的Python -> C++ 之旅。从细节上看，是相对复杂的，但从整体流程上看，其实是比较简单的，排除了binding，vm调度机制等细节，其主要过程其实就4个环节： Functor -> Dispatch -> Interpreter -> Kernel Compute。

实现/新增一个op，通常也不需要管中间的Dispatch以及Interpreter，我们只需重点关注和该op强相关的部分——Functor层面的参数、op逻辑检查，以及Kernel Compute部分的实际op运算。

（参考代码：

https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/commit/1dbdf8faed988fa7fd1a9034a4d79d5caf18512d）

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